Sobre o serviço
TraduzidoEu construo plataformas de dados industriais no Databricks e conduzo projetos desde a primeira linha de código até a entrega, para que seus analistas e cientistas de dados possam confiar em cada tabela. Minha especialidade é lakehouse: eu projeto pipelines Spark que extraem dados de bancos de dados, APIs, arquivos e fontes de streaming, organizando-os em tabelas Delta — versionadas, seguras em transações e rápidas para consultar. Trabalho com arquitetura de medalhão, movendo dados através das camadas bronze, prata e ouro, para que limpeza, deduplicação e lógica de negócios vivam em suas próprias etapas claras e testáveis, em vez de um único script emaranhado que você tem medo de tocar.
Eu normalmente cubro todo o ciclo de vida da plataforma. Configuro espaços de trabalho, clusters e computação de jobs com escalonamento automático sensato, para que você não pague por tempo ocioso, e orquestro tudo através do Databricks Workflows ou seu agendador existente — com tentativas, alertas e verificações de qualidade de dados. No lado da governança, trago o Unity Catalog: um único catálogo para tabelas, volumes e modelos, controle de acesso em nível de linha e coluna, linhagem de dados e auditoria, para que segurança e conformidade sejam incorporadas desde o início, e não adicionadas depois. Eu cuido separadamente do desempenho: particionamento, Z-order, clustering líquido e compactação de arquivos mantêm tanto o custo quanto a latência de consulta sob controle.
O resultado é uma fundação mantida, não uma demonstração pontual. Eu escrevo código modular e testado em PySpark e SQL, documento o modelo e executo cronogramas, entrego pipelines que sua equipe pode desenvolver sozinha. Se você está migrando armazenamento legado, estabelecendo seu primeiro lakehouse ou preparando tabelas de recursos limpas para aprendizado de máquina — eu trago pragmatismo para entregar soluções confiáveis a tempo.
— Pipelines Spark e Delta seguindo o esquema bronze/prata/ouro
— Orquestração de Workflows, CI/CD e verificações de qualidade de dados
— Governança através do Unity Catalog: linhagem e controle de acesso
— Ajuste de desempenho e otimização de custos para clusters e consultas
Eu normalmente cubro todo o ciclo de vida da plataforma. Configuro espaços de trabalho, clusters e computação de jobs com escalonamento automático sensato, para que você não pague por tempo ocioso, e orquestro tudo através do Databricks Workflows ou seu agendador existente — com tentativas, alertas e verificações de qualidade de dados. No lado da governança, trago o Unity Catalog: um único catálogo para tabelas, volumes e modelos, controle de acesso em nível de linha e coluna, linhagem de dados e auditoria, para que segurança e conformidade sejam incorporadas desde o início, e não adicionadas depois. Eu cuido separadamente do desempenho: particionamento, Z-order, clustering líquido e compactação de arquivos mantêm tanto o custo quanto a latência de consulta sob controle.
O resultado é uma fundação mantida, não uma demonstração pontual. Eu escrevo código modular e testado em PySpark e SQL, documento o modelo e executo cronogramas, entrego pipelines que sua equipe pode desenvolver sozinha. Se você está migrando armazenamento legado, estabelecendo seu primeiro lakehouse ou preparando tabelas de recursos limpas para aprendizado de máquina — eu trago pragmatismo para entregar soluções confiáveis a tempo.
— Pipelines Spark e Delta seguindo o esquema bronze/prata/ouro
— Orquestração de Workflows, CI/CD e verificações de qualidade de dados
— Governança através do Unity Catalog: linhagem e controle de acesso
— Ajuste de desempenho e otimização de custos para clusters e consultas
